Від алгоритмів до ампул. Як штучний інтелект змінює фармацевтику і чому це важливо для України
27/ 07/ 2026
Спецпроєкт LIGA - Погляд за лаштунки сучасної фармацевтичної компанії: як використання ШІ вдосконалює виробництво ліків, збільшує їх безпечність та ефективність
Використання нейромережі у фармацевтиці мінімізує людський фактор. А Україна дедалі більше сприймається не лише як ринок для впровадження нових технологій, а і як країна, здатна брати участь у їх створенні та розвитку
Фармацевтична індустрія належить до тих сфер, де ціна навіть найменшої помилки може вимірюватися людськими життями. Якщо в автомобілебудуванні чи виробництві електроніки дефект означає повернення товару, то у виробництві лікарських засобів одна неточність у дозуванні, непомічений дефект паковання або збій у логістиці можуть поставити під загрозу здоровя тисяч людей.
Саме тому сьогодні світова фармацевтика дедалі активніше використовує штучний інтелект. Ідеться вже не про експериментальні рішення чи модний технологічний тренд, а про фундаментальну зміну принципів роботи всієї галузі – від лабораторії до виробничої лінії, від планування клінічних досліджень до доставлення препарату пацієнту.
Одна з компаній, яка робить цю трансформацію системною, – Sanofi. Її досвід показує, як штучний інтелект перестає бути окремим цифровим інструментом і стає повноцінною частиною виробничої культури.
Коли рішення ухвалюють не швидше, а розумніше.
Сучасне фармацевтичне виробництво генерує колосальні масиви інформації. Кожен датчик на обладнанні, кожна виробнича операція, кожен контроль якості або логістичний процес створюють нові дані. До появи інструментів штучного інтелекту значна частина цієї інформації або аналізувалась із запізненням, або взагалі залишалася невикористаною.
Сучасне фармацевтичне виробництво генерує колосальні масиви інформації. До появи інструментів ШІ значна її частина аналізувалась із запізненням або лишалася невикористаною
У Sanofi вирішили обєднати ці дані в єдину цифрову екосистему. Центральним елементом стала платформа Plai, яка аналізує інформацію з різних підрозділів компанії – від наукових досліджень до виробництва та глобального ланцюга постачань.
Фактично система працює як цифровий центр ухвалення рішень. Вона не замінює фахівців, але допомагає їм швидше знаходити закономірності, прогнозувати ризики та оцінювати наслідки різних сценаріїв.
На виробництві моделі машинного навчання прогнозують потенційні несправності обладнання ще до того, як вони призведуть до зупинки лінії
Наприклад, моделі машинного навчання дозволяють скоротити аналіз окремих дослідницьких процесів із кількох тижнів до кількох годин. На етапі клінічних випробувань алгоритми допомагають визначати оптимальні майданчики для проведення досліджень та ефективніше підбирати учасників. На виробництві вони прогнозують потенційні несправності обладнання ще до того, як вони призведуть до зупинки лінії.
Інакше кажучи, штучний інтелект дедалі частіше працює не як інструмент реагування, а як система попередження.
Завод, який бачить більше за людину.
Особливо помітною роль ШІ стає безпосередньо на виробництві.
На підприємстві Sanofi в Угорщині, де випускають препарати в ампулах і наповнених шприцах, алгоритми постійно аналізують роботу виробничих ліній. Система автоматично збирає інформацію про безпеку, технічні інциденти, якість продукції та ефективність процесів.
Компютерний зір аналізує кожну ампулу чи шприц, шукаючи мікроскопічні дефекти, які людське око може просто не помітити після багатогодинної роботи. А людина отримує час для ухвалення складніших рішень
Якщо раніше значна частина таких даних накопичувалася у звітах, сьогодні вони практично миттєво перетворюються на аналітику, доступну інженерам і керівникам виробництва.
Не менш важливою стала автоматизація контролю якості. Компютерний зір аналізує кожну ампулу чи шприц, шукаючи мікроскопічні дефекти, які людське око може просто не помітити після багатогодинної роботи.
Людина при цьому не зникає з процесу. Навпаки – вона отримує більше часу для аналізу причин можливих відхилень, вдосконалення виробництва та ухвалення складніших рішень.
Чи забере штучний інтелект роботу.
Одна з найпоширеніших дискусій навколо ШІ стосується майбутнього професій. Проте досвід фармацевтичної галузі демонструє іншу тенденцію.
Автоматизація насамперед забирає рутинні процеси – складання звітності, збір інформації, первинний аналіз, перевірку великої кількості однотипних операцій.
Завдяки інструментам ШІ роль спеціаліста змінюється – від контролера до експерта, який працює разом із цифровими системами
Натомість люди дедалі більше займаються тим, що алгоритми поки виконують значно гірше: ухваленням нестандартних рішень, удосконаленням процесів, навчанням команд, аналізом складних ситуацій.
Фактично роль спеціаліста змінюється – від контролера до експерта, який працює разом із цифровими системами.
Це тенденція, яку сьогодні можна спостерігати не лише у фармацевтиці, а й у більшості високотехнологічних виробництв.
Що спільного між Формулою-1 та виробництвом ліків
https://www.youtube.com/watch?v=1tQSRfH9zIg
На перший погляд, партнерство фармацевтичної компанії з командою McLaren Racing може здатися маркетинговим проєктом. Насправді ж воно стало прикладом того, як технології можуть переходити між зовсім різними галузями.
Формула-1 – це середовище, де рішення ухвалюються за секунди, а помилки коштують перемоги. У фармацевтичному виробництві швидкість теж має значення, але головним залишається абсолютна точність.
Саме досвід McLaren допоміг Sanofi переглянути організацію виробничих процесів. Аналіз даних із сенсорів, цифрові моделі та нові алгоритми оптимізації дозволили значно скоротити час переналаштування виробничих ліній, зменшити простої обладнання та покращити прогнозування попиту.
У результаті виграє не лише виробник. Коли підприємство працює ефективніше, швидше реагує на зміни ринку та краще планує постачання, це означає стабільнішу доступність препаратів для пацієнтів.
Екологія теж стала питанням даних.
Штучний інтелект дедалі частіше використовується не лише для підвищення продуктивності, а й для досягнення екологічних цілей.
Один із таких прикладів – модернізація пакування інєкційних препаратів на угорському підприємстві Sanofi.
Sanofi модернізувала пакування інєкційних препаратів: замість традиційного PVC-паковання – картонні рішення Dividella
Компанія переходить від традиційного PVC-паковання до картонних рішень Dividella. Для цього інвестовано понад 38 млн євро у нові виробничі лінії, запуск яких заплановано на 2026–2028 роки.
Перед впровадженням нової технології цифрові моделі дозволили оцінити її вплив на логістику, виробництво та екологію.
Очікується, що завдяки новому формату паковання підприємство щороку скорочуватиме викиди CO₂ приблизно на 2580 тонн, значно зменшить використання води та майже вдвічі знизить обсяг паковання. Менший обєм означає і менше транспортних перевезень, а отже – ще нижчий екологічний слід.
Чому цей досвід важливий для України.
Для України ця історія значно ширша, ніж приклад окремої міжнародної компанії.
Український офіс Sanofi входить до регіональної структури, що обєднує сім країн Центральної та Південної Європи. Така модель роботи означає, що технологічні рішення, які доводять свою ефективність на одному з виробничих майданчиків, можуть швидко масштабуватися на інші ринки.
Відтак цифрові виробничі практики, які сьогодні впроваджуються на підприємствах Sanofi в Угорщині та інших країнах регіону, з часом можуть стати успішною моделлю та надійною основою для виробництва в усьому світі, зокрема й в Україні.
ШІ у фармацевтиці уже прогнозує виробничі ризики, допомагає знаходити нові лікарські молекули, перевіряє якість продукції, оптимізує логістику та робить виробництво більш екологічним
Для української промисловості – фармацевтичної та не тільки – це відкриває можливість не наздоганяти глобальні зміни, а стати їх частиною практично одночасно з іншими європейськими ринками.
Водночас сама Україна дедалі частіше стає джерелом технологічних інновацій світового рівня. За останні чотири роки в країні прискорився розвиток цілої екосистеми рішень у сфері штучного інтелекту, аналізу великих даних, робототехніки, автономних систем і технологій цифрового управління. Значна частина цих інновацій створювалася для оборонних потреб, однак їхній потенціал виходить далеко за межі поля бою і вже сьогодні знаходить застосування в медицині, логістиці, виробництві та промисловості.
Саме тому Україна дедалі більше сприймається не лише як ринок для впровадження нових технологій, а і як країна, здатна брати участь у їх створенні та розвитку. У поєднанні з глобальною експертизою міжнародних компаній це формує міцну основу для появи нової високотехнологічної економіки.
Майбутнє вже стало повсякденністю.
Штучний інтелект у фармацевтиці більше не є історією про далеке майбутнє. Він уже прогнозує виробничі ризики, допомагає знаходити нові лікарські молекули, перевіряє якість продукції, оптимізує логістику та робить виробництво більш екологічним.
Впровадження ШІ у процеси не виключає з них людину, а дозволяє зосередитися на тому, що поки що залишається головною перевагою людини: відповідальності, професійному досвіді та здатності ухвалювати складні рішення
Усе це відбувається не для того, щоб людина відійшла від процесу. Навпаки – щоб вона могла зосередитися на тому, що поки що залишається головною перевагою людини: відповідальності, професійному досвіді та здатності ухвалювати складні рішення.
Фармацевтика завжди була галуззю довіри. І сьогодні ця довіра дедалі частіше ґрунтується не лише на досвіді вчених чи інженерів, а й на здатності сучасних технологій зробити виробництво точнішим, безпечнішим і передбачуванішим.
Що швидше глобальні практики масштабуватимуться на регіональному рівні, то більше шансів, що українські пацієнти отримають переваги нової цифрової епохи
Україна вже є частиною цієї трансформації. І що швидше глобальні практики масштабуватимуться на регіональному рівні, то більше шансів, що українські пацієнти, медична система та вітчизняна фармацевтика отримають переваги нової цифрової епохи.
